站长之家(ChinaZ.com)1月5日 消息:随着 Bard & Perplexity 等基于 LLM 的搜索引擎的突起,机械人间接输出答案,这让内容建立者经过SEO来改良他们的网站,已经逐步变得越来越难。为了帮助内容创作者更好地了解他们的内容在天生引擎中的表示,并供给了优化这些内容以进步其在天生引擎中可见性和有用性的战略,普林斯顿大学和艾伦科技研讨所提出了GEO的概念:天生引擎优化。 项目地址:https://top.aibase.com/tool/geo 论文:https://arxiv.org/pdf/2311.09735.pdf 代码:https://github.com/GEO-optim/GEO GEO提出了一个专门针对天生引擎的印象怀抱标准。这些怀抱标准包括内容可见性、信息正确性、用户介入度和内容影响力。内容可见性权衡内容在天生引擎回答中出现的频次和明显性,信息正确性评价天生引擎供给的信息与原始内容的分歧性,用户介入度丈量用户与天生引擎供给的内容的互动水平,内容影响力评价内容在天生引擎回答中的威望性和影响力。 GEO的道理包括多模态了解、内容综合性和语义了解。多模态了解指的是天生引擎不但处置文本信息,还能够连系视觉和空间结构等其他模态的信息。内容综合性是指天生引擎偏向于供给加倍综合和完整的回答,而不但仅是简单的链接。语义了解则是天生引擎利用先辈的说话模子,可以深入了解内容的语义。 为了优化内容在天生引擎中的表示,GEO提出了一些战略。首先是结构化内容,经过优化网站和内容的结构,使其更轻易被天生引擎剖析和援用。其次是关键信息突出,确珍重要信息轻易被找到和了解,以便天生引擎可以有用地提取和利用这些信息。还有增强语义相关性,利用关键词和短语来进步内容的语义相关性,使其更合适方针受众的搜索意图。别的,操纵GEO供给的怀抱标准来评价和优化内容在天生引擎中的表示,延续监测和调剂内容在天生引擎中的表示,并顺应天生引擎的变化。 为了评价和比力分歧优化方式的结果,GEO引入了一个名为GEO-BENCH的多样化基准测试。该基准测试包括10,000个查询,覆盖了多个范畴、难度级别和种别。这个基准测试由多个来历的数据集组成,包括MS Macro、ORCAS-1、Natural Questions等,这些数据集代表了分歧范例的用户查询和搜索场景。GEO-BENCH包括练习集、考证集和测试集,使得内容创作者和研讨职员可以在标准化的情况中练习和测试他们的优化战略。此外,GEO-BENCH还供给了一个公共排行榜,定期更新以展现最新的测试成果,促进分歧方式之间的合作和进步。 经过实施GEO提出的战略和介入GEO-BENCH基准测试,内容创作者可以进步他们的网站和内容在天生引擎中的可见性和有用性,更好地满足用户的搜索需求。 |
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